基于希尔伯特-黄与小波变换的压气机失速信号分析方法

针对多级跨声速压气机失速过程壁面静压测量数据,分别采用希尔伯特-黄变换(HHT)和小波分析方法进行时频分析。相比于小波分析方法,HHT时频图中失速过程的频率特征变化更为明显,且利用HHT图中失速发生后的特征频率可判断出失速团的旋转速度。结合方差分析,进一步探索了获取失速先兆信号的可行性。结果表明,两种方法均可用于压气机失速先兆预测,其中HHT方法能够提供更高层次的分解信号,得到的失速先兆更为提前。     

小波域的自适应波束形成算法

在分析传统自适应波束形成的基础上,首次提出了一种小波域的自适应波束形成算法。与通常的自适应波束形成算法相比,该算法利用小波变换对小波空间进行了分解,信号经小波变换自相关性会下降,收敛速度提高,同时在此分解过程中,根据信号与白噪声在不同尺度上的小波变换模极大值表现完全不同的特性进行信号的消噪。理论分析和仿真结果表明了该算法收敛速度较快,且计算量增加较少,易于实时实现,而且具有较好性能。同时仿真实验表明该算法收敛速度与小波基和尺度的选择有关,尺度越大收敛速度越快;对于同一小波基系列,小波基的正则性越好收敛速度越快。     

一种虚拟信号分析仪的设计

介绍了虚拟信号分析仪的结构和现代信号的处理方法。基于傅立叶变换、短时傅立叶变换和小波变换,提出了一种虚拟信号分析仪的系统软件模块的实现方法。该方法利用这三种变换,对信号进行多次处理,能够得到信号的时域、频域和时频域信息,能够对信号进行降噪处理。实验表明,利用此分析仪,能够测量信号的周期、频率、瞬时频率、时频变换趋势和奇异点,并且能以图形的形式显示出来。     

基于主轴电流小波变换的刀具磨损状态监测

为消除机器人自动制孔系统中由于刀具磨损引起的孔径误差,提出一种基于主轴电流离散小波变换的刀具磨损状态在线监测以及寿命预测方法。首先根据主轴电流信号的波动规律,综合小波信号的正则性、相似性及曲线误差光滑性等要求,选用3阶多贝西小波基对主轴电流信号进行离散分解。结合刀具磨损规律,选取电流信号的3阶低频分解量作为刀具磨损状态监测的最有效特征,将电流信号的1阶高频分解量进行离散傅里叶变换,得到高频分量的频域特性,为电磁兼容设计提供依据;最后利用最小二乘法拟合刀具磨损量与主轴电流特征值的线性关系,通过监测主轴电流特征值,实现对刀具后刀面磨损量的在线监测以及刀具寿命预测。     

基于EWT的离心压气机出口动态压力样本熵分析

以800 kW离心压气机从稳定状态经过过渡过程进入喘振状态时段的出口动态压力为研究对象，采用经验小波变换并结合样本熵特征，分析了系统在不同工况下的复杂特性。首先，在分析系统动态压力波形特征的基础上，采用经验小波变换并结合皮尔逊相关系数进行信号的提取。其次，研究了提取信号的样本熵与系统工作状态变化的关联关系，并讨论了经验小波的分解层数和样本熵的维数对分析结果的影响。最后，通过将白噪声加入原始信号以验证该方法的抗干扰性能。研究结果显示：当系统由稳态进入喘振状态时，系统出口动态压力的样本熵表现出明显的突变特性，其值由0突变至0.7左右。从系统参数的选择角度，样本熵维数的变化对系统特征的分析影响较小。并且，采用该方法抗干扰性能较好。     

基于经验模态分解的燃烧不稳定性分析

实验研究了在常温常压条件下贫燃预混旋流火焰的燃烧不稳定性,发生燃烧不稳定性时其压力脉动表现为非平稳信号.利用一种基于经验模态分解(EMD)的希尔伯特-黄变换(HHT)算法对在当量比分别为0.71和0.80工况下的压力脉动信号进行了时频分析.针对压力脉动信号进行经验模态分解,选取主要的固有模态函数(IMF),对IMF通过HHT变换得到瞬时频率并进行统计分析.结果表明:在当量比为0.71时,压力信号呈间歇式的脉动,其振型为拍振;在当量比为0.80时,脉动压力信号则呈现出极限环振型.在基于EMD的HHT变换中,IMF体现了燃烧不稳定性的固有模态且具有自适应性强的特点.      

获取飞控系统频率特性的简捷方法

介绍了采用离散傅立叶变换及其快速傅立叶变换算法逼近连续信号频谱时的基本原理和误差，计算结果表明用快速傅立叶变换可以校准确地获取一、二阶环节和飞机飞控组合系统的开环幅相频率特性，并对用快速傅立叶变换求出的各种飞行试验扰动信号的频谱进行了对比分析。     

基于FFT的航空发动机整机振动分量实时跟踪监视

依据DFF(离散傅立叶变换),FFT(快速傅立叶变换)、加窗等数字信号处理理论,以及复指数函数的相关性质,并结合目前国内航空发动机整机振动信号处理现状,提出了基于FFr的航空发动机整机振动分量跟踪监视方法.该方法首先将时域加速度振动信号分解为多个简谐振动合成结果,然后根据系统输人的转子转速信号,跟踪计算转子基频激起的简...     

改进Hilbert-Huang变换在齿轮故障诊断中的应用

针对Hilbert-Huang变换中齿轮故障信号经验模式分解的第一阶固有模态函数通常为非单一信号分量以及经验模式分解产生虚假低频分量的问题, 提出一种改进Hilbert-Huang变换方法.首先在频谱中确定故障信息频率范围, 并依据该频率范围和二进小波分解的特点确定需提取的相应频带的二进小波系数, 然后采用相关系数筛选法剔除小波系数经验模式分解所产生的虚假分量, 最后通过局部瞬时能量提取故障特征, 实例表明改进的Hilbert-Huang变换可以有效的提取齿轮故障特征.      

基于最优小波包基的信号去噪算法及其应用

提出了一种基于Shannon熵准则的最优小波包基信号去噪算法,并将其应用于某型导弹惯导系统陀螺仪信号的去噪处理中。该算法在最优小波包基的基础上,针对不同频段采用不同的阈值算法,用量化后的系数重构得到去噪后的信号。仿真结果表明,该算法具有良好的去噪性能,并且消噪效果明显优于基于小波变换的去噪算法,因而将具有更为广泛的应用前景。     

改进Hilbert-Huang变换及其在转静子碰摩仿真中的应用

针对Hilbert-Huang变换(HHT)的不足,应用时间序列重构矩阵奇异值分解的能量分析方法改进了HHT,并提出了用来识别伪固有模态函数(IMF)的方法.利用仿真信号检验了改进HHT的效果.将改进后的HHT应用到某双转子航空发动机轻碰摩故障仿真试验结果的检测中,并与改进前HHT和小波分析的结果进行了比较,得出了改进后的HHT具有有效分离出微弱信号分量等优势,且能比小波变换更好地确定碰摩的存在.      

基于Hilbert-Huang变换的电机故障诊断与仿真技术研究

对永磁同步电机发生退磁故障的有效诊断,一直是业界关注的主要问题之一。在AN-SOFT公司MAXWELL2D软件环境下,通过设置不同的永磁体矫顽力参数数值,建立永磁同步电机（Permanent Magnet Synchronous Motor,PMSM）正常与退磁故障模型。再将模型导入SIMPLOR-ER软件,与该软件中的电机驱动电路建立动态联合仿真,获得定子绕组相电流仿真信号。采用先进的Hilbert-Huang变换方法,求取电机相电流内禀模态分量（Intrinsic mode function,IMF）的瞬时频率。通过对比正常与退磁状态下相电流IMF分量的瞬时频率,可实现对永磁同步电机退磁故障进行有效诊断。研究结果表明,采用Hilbert-Huang变换方法,可有效诊断电机退磁故障,解决了永磁同步电机退磁故障难以有效诊断的难题,具有较好的推广应用价值。     

基于离散傅立叶变换的导弹天线罩瞄准线误差的建模方法

提出一种基于离散傅立叶变换的战术导弹天线罩瞄准线误差的建模方法。利用半实物仿真系统把天线罩瞄准线误差引起的战术导弹导引头的输出指令采集下来,反推天线罩瞄准线误差模型,并利用得到的天线罩瞄准线误差模型进行天线罩瞄准线误差补偿系统试验,试验表明该补偿系统达到很高的补偿精度。     

GPS的多尺度滤波算法研究

将基于模型的GPS动态系统分析方法与基于统计特性的多尺度信号变换方法相结合,在某一尺度上给定的单传感器单模型动态系统中建立起一个新的多尺度动态模型。基于建立的多尺度模型和常规Kalman滤波,提出一个能同时对随机信号进行多尺度分解与多尺度估计的新算法,并通过Haar小波仿真试验获得了比仅利用Kalman滤波更好的估计效...     

GPS小波去噪的误差方差建模技术与试验

如何消除GPS观测数据的噪声以提高定位精度并估算消噪信号的误差方差对工程测量具有重要意义。在介绍小波多尺度分析的基础上,推导了在小波多尺度分析巾平滑信号误差的理论方差模型。并通过实际的GPS单点静态定位试验给予验证。试验结果表明,该方法在有效消除噪声的同时,计算得到的各尺度平滑信号的误差方差与理论方差模型基本一致。     

超精密车床主轴回转误差运动的动态测试

介绍了两点误差分离法动态测试超精密车床主轴回转误差运动的方法,建立了数学模型并进行了仿真,研制了测试系统。实验表明该测试系统操作方便,性能稳定,测试精度良好。     

受地效影响飞机起飞着陆运动模型的参数辨识

利用基于最小模型误差法和线性不连续跳跃多重打靶法建立的非线性辨识法，辨识了飞机起飞着陆过程的非线性动态模型。对于包含复杂非线性项的动态系统，本方法可以从实际试验测量的系统非线性数据，确定飞机处于地面效应影响运动过程的系统模型，而不需要预先详细描述系统的非线性形式。算例表明该方法对于原始近似动态系统的状态估计是足够精确的。     

基于小波变换的航空发动机性能衰退率计算方法

由于航空发动机的工作环境复杂,性能参数测量值中夹杂的工况信息和测量误差会对发动机的性能衰退率计算产生较大的影响。为了弱化工况信息和测量误差对航空发动机性能衰退率计算的影响,本文首先运用多层小波分解与重构的方法对原始性能参数进行了趋势分量的提取,进而运用线性回归的方法对航空发动机的性能衰退率进行了计算。经过实际运维数据的验证,本文提出的航空发动机性能衰退率计算方法能够为实际工程应用提供理论支持。